Проверяем качество ИИ без сложной математики
Представьте, что ваша команда только что получила доступ к новейшей AI-модели или внедрила умный чат-бот. Коллеги в восторге от точности, скорости и функциональности инструмента. Но как понять, насколько он действительно хорош?Стоит попытаться разобраться, и вы утонете в дебрях специальных терминов: F1-score, perplexity, BLEU, энтропия. Кажется, оценить качество искусственного интеллекта могут только учёные с дипломом в области data science. Но так ли это?
Разделяй и властвуй: отличие классов генеративных и предсказательных моделей в биоинженерии и NLP
De Novo дизайн молекул против предсказания текста: fight!Возможно, факты покажутся очевидными, но я сознательно проговариваю их отдельно, потому что в сети смешиваются разные классы моделей — уверена, что и вы постоянно сталкиваетесь с утверждением, мол, «ИИ не способен создать ничего нового, модели только перерабатывают существующие данные».Это мнение особенно распространено в контексте больших языковых моделей (LLM), GPT-подобных систем. Но.Биоинженерия сейчас входит в топовые тренды 2024-2025 как часть технологического «суперцикла» ИИ.
Могут ли нейросети понять самих себя?
Большие языковые модели остаются загадкой даже для собственных создателей. Исследователи постепенно раскрывают отдельные механизмы: модели используют специфические паттерны активации для различения знакомых и незнакомых людей, оценки правдивости утверждений, кодирования пространственно-временных координат. Но знают ли сами модели об этих внутренних представлениях? Способны ли они описать собственный мыслительный процесс?
ИИ в мессенджерах: как Telegram- и WhatsApp-боты меняют общение
Сегодня сложно представить повседневную жизнь без мессенджеров. Telegram и WhatsApp* давно перестали быть просто инструментами для обмена сообщениями, они превратились в целые экосистемы. С развитием технологий искусственного интеллекта и нейросетей эти платформы обрели новое измерение - умных ботов. Миллионы пользователей ежедневно взаимодействуют с ними для решения бытовых задач, получения информации или даже просто для общения.Ниже представлен обзор того, как ИИ-боты в Telegram и WhatsApp уже меняют коммуникации, какие у них функции, на что обращать внимание при внедрении и какие практические примеры можно взять за основу.
Итоги хакатона AI Challenge Banking МАИ и ПСБ
В Московском авиационном институте завершился хакатон AI Challenge Banking. Мероприятие этого года было посвящено решению практических задач, предоставленных партнёром — ПСБ.Студенты ТОП-ИТ программ МАИ приняли активное участие в хакатоне, представив прототипы систем, созданные за 45 часов работы.Поставленные задачи для разработки прикладных систем:Платформа для анализа пользовательского опыта.ИИ-ассистент для генерации деловой переписки.Рекомендательная система банковских продуктов.
ИИ-инструменты для HR и рекрутинга: топ-10 сервисов для подбора персонала
ATS + ИИ = новая реальность подбора персонала
Как увеличить продажи с помощью ИИ?
В условиях высокой конкуренции компании вынуждены искать новые подходы к привлечению и удержанию клиентов. Всё больше требуется полноценный интеллектуальный помощник, который анализирует данные, прогнозирует поведение клиентов, помогает продавать эффективнее, обслуживать точнее и быстрее. Такой переход от «системы учета» к «системе принятия решений» стал возможен благодаря развитию ИИ-моделей и инструментов, способных обрабатывать большие объемы информации и выявлять сложные взаимосвязи.
Может ли ИИ заменить Минцифры
"Everyone, deep in their hearts, is waiting for the end of the world to come".Haruki Murakami, "1Q84"Часто обсуждают, сможет ли искуственный интеллект (ИИ) заменить программистов и какая часть IT-сектора потеряет работу благодаря решениям на основе ИИ.В такой постановке вопрос этот вообще не имеет смысла, ибо не обозначен круг задач, где это может произойти. Поэтому, как программист-практик, я предлагаю исследовать его на основе реальной задачи, которая уже была решена сотрудниками Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации.Задача
Градиентный спуск: как «слепой в лабиринте» находит выход в миллиардном пространстве — и почему это сердце любого ML
Пошаговый разбор с метафорами, формулами и лайфхаками, которые спасут ваш fit()
